「局所探索法」の版間の差分

2008年11月7日 (金) 16:18時点における最新版

【きょくしょたんさくほう (local search)】

最適化問題の実行可能解や近似解 $x\,$ に対して, その近傍の解集合 $N(x)\,$ を定義する. 何らかの順序で(あるいはランダムに) $N(x)\,$ 内の解を探索してゆき, $x\,$ よりも良い解が見つかれば $x\,$ の更新を行い, 再びその $x\,$ に対して $N(x)\,$ を生成し, 同様の手続きを更新が行われるかぎり繰り返す. 局所探索の結果得られる解は局所最適ではあるが, 大域最適であるとは限らないため, メタヒューリスティクス等の様々な手法が取り入れられる.

@@ 1行目: / 1行目: @@
 '''【きょくしょたんさくほう (local search)】'''
-最適化問題の実行可能解や近似解$x$に対して, その近傍の解集合$N(x)$を定義する. 何らかの順序で(あるいはランダムに)$N(x)$内の解を探索してゆき, $x$よりも良い解が見つかれば$x$の更新を行い, 再びその$x$に対して$N(x)$を生成し, 同様の手続きを更新が行われるかぎり繰り返す. 局所探索の結果得られる解は局所最適ではあるが, 大域最適であるとは限らないため, メタヒューリスティクス等の様々な手法が取り入れられる.
+最適化問題の実行可能解や近似解<math>x\,</math>に対して, その近傍の解集合<math>N(x)\,</math>を定義する. 何らかの順序で(あるいはランダムに)<math>N(x)\,</math>内の解を探索してゆき, <math>x\,</math>よりも良い解が見つかれば<math>x\,</math>の更新を行い, 再びその<math>x\,</math>に対して<math>N(x)\,</math>を生成し, 同様の手続きを更新が行われるかぎり繰り返す. 局所探索の結果得られる解は局所最適ではあるが, 大域最適であるとは限らないため, メタヒューリスティクス等の様々な手法が取り入れられる.
+[[category:近似・知能・感覚的手法|きょくしょたんさくほう]]

「局所探索法」の版間の差分

2008年11月7日 (金) 16:18時点における最新版

案内メニュー

検索